构建Docker镜像时安装PyTorch（torch==1.9.0）出现报错如何解决？

导致该报错的核心原因是pip下载PyTorch安装包超时、或当前基础镜像环境没有匹配的torch==1.9.0版本，可按以下步骤修复：

• 替换pip安装源加速，优先用PyTorch官方legacy源适配旧版本
  直接修改Dockerfile中的pip安装指令：

  # 需求CPU版本时使用
  RUN pip install torch==1.9.0 -i https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html
  # 需求GPU版本时，替换为对应CUDA版本的源，例如下方是CUDA11.1适配版本
  # RUN pip install torch==1.9.0 -i https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
  

  也可以使用国内清华源加速：

  RUN pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  

• 确认基础镜像Python版本兼容
  torch==1.9.0仅支持Python 3.6~3.9版本，若使用的基础镜像自带Python版本不在该范围内，会出现找不到安装包反复重试最终超时的问题。可在Dockerfile中增加版本校验指令确认：

  RUN python3 --version
  

• 延长pip超时时间
  网络环境较差的情况下，可调整pip超时参数避免提前中断下载：

  RUN pip install -r requirements.txt --timeout 180
  

• 适配跨架构构建场景
  若在ARM架构设备（如M系列芯片Mac、ARM服务器）上构建AMD64架构镜像，需在基础镜像指定架构参数，避免找不到对应架构的安装包：

  FROM --platform=linux/amd64 python:3.9-slim
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者clueless